BigDecimal的精度问题以及解决方案

Java浮点数精度问题与BigDecimal解决方案 计算机浮点数运算存在固有精度问题,这是由于IEEE 754标准采用二进制科学计数法存储导致的。在金融计算、科学仿真等场景中,这种精度误差可能引发严重问题。Java提供了BigDecimal类来解决这一问题,它采用十进制存储和运算,能够精确表示和计算任意精度的数值。BigDecimal特别适用于金额计算、税率核算等财务场景,通过正确的构造方法和运算设置,可以避免常见的精度丢失问题。掌握BigDecimal的使用技巧是Java开发者处理高精度计算的必备技能,也是金融系统开发中的关键实践。 阅读详情

背景

我们在开发产品时, 会遇到金额的问题. 与普通的计算不同, 涉及到钱的问题不马虎, 多一分少一分肯定是不行的.
数据库: 存储金额时, bigint, 以分为单位.

场景

在支付一个订单时, 企业支付一部分, 个人支付一部分.
如果发生退单并且产生手续费的情况, 这个手续费是针对这个订单的.
所以企业和个人都需要承担一部分手续费, 然后再退款到企业和个人账户上.
而计算手续费的比例, 必然要用到除法运算.

比如: 先算企业手续费:
``
企业手续费 = 手续费 * (企业支付金额 / 订单总金额);

comFee = fee * ( comPayAmount / payAmount).

Long = Long * (BigDecimal / BigDecimal)

comFee = fee * comPercent;

Long = Long * BigDecimal
``
个人手续费就是个减法.

而精度问题会出现在两个地方:

  1. 计算百分比
  2. BigDecimal转long

分析

  1. 使用float

    float compPercent = (float) companyPayAmount / (float) payAmount;
    long companyFee = (long) ((float) penaltyAmount * (compPercent));
    

    这种方式, 数字稍微大一点, 就会有精度问题, 会出现多一分少一分的情况.

  2. 使用BigDecimal

    BigDecimal compPercent = BigDecimal.valueOf(companyPayAmount).divide(BigDecima
第三方支付-手续费系统设计与实现 本文介绍了第三方交易系统的手续费系统的设计与实现。 阅读详情

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